Using light to predict fuels-reduction and group-selection effects on succession in Sierran mixed-conifer forest
Notice bibliographique
Résumé
Many semi-arid coniferous forests in western North America have reached historically unprecedented densities over the past 150 years and are dominated by shade-tolerant trees. Silvicultural treatments generally open the canopy but may not restore shade-intolerant species. We determined crossover-point irradiance (CPI) (light at which the height growth rank of pairs of species changes) for seedlings in Sierra Nevada mixed-conifer forest and used these to interpret light environments produced by fuels-reduction thinning and group selection with reserved large trees. Nine of 21 species pairs had well-defined CPIs. The CPI of the most common shade-tolerant and intolerant species (white fir ( Abies concolor (Gordon & Glendl.) Lindl. ex Hildebr.) and ponderosa pine ( Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson)) was 22.5 mol·m–2·day–1or 41% of full sun. Median understory irradiance increased from 9.2 mol·m–2·day–1(17% full sun) in pretreatment forest to 13 mol·m–2·day–1(24% full sun) in lightly and 15.5 mol·m–2·day–1(28% full sun) in moderately thinned stands and 37 mol·m–2·day–1(67% full sun) in group-selection openings. We estimate that 5%–20% of ground area in lightly to moderately thinned stands would have enough light to favor shade-intolerant over shade-tolerant growth compared with 89% of ground area in group-selection openings. The CPI provides a tool to assess regeneration implications of treatment modification such as increasing heterogeneity of thinning to enhance regeneration or reserving large trees in group-selection openings to maintain wildlife habitat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».